编译 | 马超 责编 | 苏宓
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
近日，微软神级人物Raymond Chen在个人博客上，发布了一篇关于《如何计算平均值》的博文。这个话题虽然看似平淡无奇，却意外引爆技术圈，并带来无数讨论。
看完这篇博客之后，也让我感叹于国外技术讨论氛围的浓烈，虽然这一话题切入点非常简单，但是最终能够升华至编程之道层面的举轻若重的文章，接下来，我们不妨一起来看看。
有关求平均数算法的最初版本
有关如何求平均数这个问题，Raymond Chen并没有从一开始就炫技，而是循序渐进先放了一段最普通的实现，如下：
相信绝大多数程序员都能一眼看出这种方法中可能隐藏的错误，那就是无法处理值溢出的问题，在Raymond的原文当中用“if unsigned integers are 32 bits wide, then it says that average(0x80000000U, 0x80000000U) is zero.”一句话来总结。
不过笔者在这里需要指出0x80000000U是x86平台特有的一个溢出表示方法，即indefinite integer value（不确定数值），不过同样是溢出ARM等RISC架构处理则非常清晰和简单，在上溢出或下溢出时，保留整型能表示的最大值或最小值，对照比较如下：
因此这段代码在ARM平台上运行时，如果出现溢出情况也并不会返回0，而会是该类型表示最大整数的一半，当然这个最大整数根据处理器的字长不同可能会有所变化。
低调的改进版本
接下来Raymond又给出了几种考虑溢出处理，同时又兼顾空间复杂度的方案：
1、变形法：
也就是将（a+b)/2变形，首先找到a和b当中较大的值，设为high，较小的值设为low，然后把（a+b)/2变成high-(high-low)/2或者low+(high-low)/2，如下：
这种方法所需要的运算量是先进行一次比较以确定两个输入的大小，然后还需要再做两次加法（在计算机运算中加法和减法其实是基本等效的）和一次除法，最终得到答案。
2、除法前置方案：
也就是先对两个输入进行除2操作，即把（a+b)/2转换为a/2+b/2，当然这种方法需要考虑个位丢失的问题，比如说1/2在整形运算当中的结果会是0，因此1/2+1/2的结果是0而不是1，此时需要把两个输入的个位提取出来进行修正，具体如下：
这个算法当中的计算量是两次除法，两次加法和一次与运算操作。
3.SWAR法
SWAR法也非常的巧妙，它的本质思路就是把求平均值变成位运算，位操作其实就是二进制的操作，如果我们按位考虑输入值与输出结果的对应关系，那么会有以下的需求要点：
输入都是0，输出结果是0
输入都是1，输出是1
输入是一个0一个1，那么输出结果就是1/2
而满足以上条件的位运算，是与运算加上异常运算除2的结果，即(a and b) + (a xor b )/2，如下：
至于(a and b) + (a xor b )/2这个等式为什么能满足求平均值的要求，大家根据各种输入的情况都列一下就一目了然了。在这种方案下的计算量是两次位运算、一次加法运算以及一次除法运算来完成。
空间换时间的改进版本
在算法设计当中有一个最基本的常识，空间复杂度与时间复杂度是对跷跷板，上一节的储多算法当中，基本都是牺牲时间复杂度为代价来换取对于溢出的正确处理，那么反过来讲也完全可以用空间换时间，比如现在我们大多数的终端电脑都是64位机了，没必要为了32位长的整形溢出问题而烦恼，直接把类型转换为Long再计算结果就可以了。
但是只要涉及的转换就又要针对不同架构的处理器进行特殊处理了，比如x86的64位处理器在进行32位整形转换为64位长整形时会自动将高32位的值填为0：
Mips64等架构则会将32位的整形转换为有符号扩展的类型。这时候就需要增加rldicl等删除符号的指令做特殊处理。
不过这种向更高位类型转换的方案也有一定问题，那就是空间的浪费，因为我原本只需要1位去处理溢出就好了，但是做了转换之后我却用了白白消费了31位的空间没有利用。
利用进位处理溢出的改进版本
在现代CPU当中大多都带有Carry bit(这里指进位位，不是C位的意思）功能。通过读取Carry bit的信息，就能达到在不浪费空间的情况下处理溢出的问题。比如在X86-32位处理器的代码如下：
而对于那些没有Carry bit功能的处理器来说，也可以通过自定义carry bit变量的方式来解决这个问题。如下：
对应arm-thumb2的clang 汇编代码如下：
Quake3中“神”一样的代码
可以看到Raymond的博客先从一个简单问题入手，逐步提出问题并给出解决方案，是一篇阐述编程之道的上乘之作，接下来请允许笔者再推荐一下《Quake3》当中的神级代码。
《Quake3》这款3D游戏当年可以在几十兆内存的环境下跑得飞起，和目前动辄要求几十G显存的所谓3A大作形成鲜明对比，而《Quake3》取得这种性价比奇迹的关键在于把代码写得像神创造的一样。
《Quake3》最大的贡献莫过于提出使用平方根倒数速算法，并引入了0x5f3759df这样一个魔法数，目前这段代码的开源地址在：https://github.com/raspberrypi/quake3/blob/8d89a2a3c1707bf0f75b2ea26645b872e97c0b95/code/qcommon/q_math.c
如下：
这个算法的输入是一个float类型的浮点数，首先将输入右移一次（除以2），并用十六进制“魔术数字”0x5f3759df减去右移之后的数字，这样即可得对输入的浮点数的平方根倒数的首次近似值；而后重新将其作为原来的浮点数，以牛顿迭代法迭代，目前来看迭代一次即可满足要求，这个算法避免了大量的浮点计算，比直接使用浮点数除法要快四倍，大幅提升了平方根倒数运算的效率。
写在最后
写完本文之后笔者真是思绪万千，国外的很多技术讨论要不是由浅入深的编程之道，要不是直接碾压的神级代码，而这些方面都是我们所需要学习与提升的方面，希望本文也能让大家多一些思考。
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